Helyi, oktatott élő Graph Database tanfolyamok demonstrálják a handson gyakorlatban, hogy a Graph Database hogyan használja a grafikonelméletet a kapcsolatok tárolására, leképezésére és lekérdezésére A Graph Database képzés "helyszíni élő képzés" vagy "távoli élő képzés" formájában érhető el A helyszíni élő képzés helyi szinten valósulhat meg az ügyfél telephelyén Magyarország vagy a NobleProg vállalati oktatóközpontjaiban Magyarország A távoli élőképzés interaktív, távoli asztal segítségével történik NobleProg Az Ön Helyi Képzési Szolgáltatója.
Machine Translated
Vélemények
★★★★★
★★★★★
Rugalmasság ahhoz, hogy összekapcsolódjon az Automata-val kapcsolatos részletekkel, hogy többé váljunk a valós világ forgatókönyveként, ahogy folytattuk.
Autodata Ltd
Kurzus: Beyond the relational database: neo4j
Machine Translated
Az összeg a tudás kaptunk.
Kurzus: Beyond the Relational Database: Neo4j
Machine Translated
Minden rendben van.
Angel Daniel Mora Aguilar - INTERCAM BANCO SA INSTITUCION DE BANCA MULTIPLE, INTERCAM GRUPO FINANCIERO
A FlockDB egy nyílt forráskódú elosztott, hibatoleráns grafikon-adatbázis a széles, de sekély hálózati grafikonok kezeléséhez Ezt eredetileg a Twitter használta a felhasználók közötti kapcsolatok tárolására Ebben az oktatott, élő képzésben a résztvevők megtanulják, hogyan állítsanak fel és használjanak egy FlockDB-adatbázist, hogy segítsenek válaszolni a szociális média kérdéseire, mint például, ki követi kinek, kik blokkolja stb A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: Telepítse és állítsa be a FlockDB-t Ismerje meg a FlockDB egyedülálló tulajdonságait a többi grafikon adatbázisához képest, mint a Neo4j Használja a FlockDB-t egy nagyméretű grafikon adatbázishoz Használja a FlockDB-ot a MySQL-rel együtt, hogy biztosítsa a szétosztott tárolási lehetőségeket Lekérdezés, létrehozás és frissítés rendkívül gyors grafikonok Vízszintesen skálázható FlockDB online, lowlatency, high throughput web környezetben Közönség Fejlesztők Adatbázis mérnökök A tanfolyam formátuma Részelőadás, vitafórumok, gyakorlatok és nehéz handson gyakorlat .
Számos valódi világprobléma leírható grafikonokkal. Például a webes gráf, a közösségi hálózati gráf, a vonathálózati gráf és a nyelvi gráf. Ezek a grafikonok általában rendkívül nagyok; feldolgozásukhoz speciális eszközök és folyamatok szükségesek - ezeket az eszközöket és folyamatokat Graph Computing (más néven Graph Analytics) lehet nevezni. Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megismerkednek a grafikus adatok feldolgozásának technológiai kínálatával és megvalósítási módszereivel. A cél az, hogy azonosítsuk a valós objektumokat, azok jellemzőit és összefüggéseit, majd modellezzük ezeket a kapcsolatokat és adatként dolgozzuk fel Graph Computing (más néven Graph Analytics) megközelítéssel. Az esettanulmányok, a gyakorlati gyakorlatok és az élő telepítések sorozatán keresztül átfogó áttekintéssel és a konkrét eszközök szűk keresztmetszetével kezdjük. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Tudja meg, hogy a grafikon adatai megmaradnak és hogyan haladnak át.
Válassza ki az adott feladat legjobb keretét (a grafikon adatbázisoktól a kötegelt feldolgozási keretekig).
Végrehajtja a Hadoop , a Spark, a GraphX és a Pregel alkalmazást a GraphX elvégzésére párhuzamosan sok gépen.
Tekintse meg a valós nagy adatokkal kapcsolatos problémákat grafikonok, folyamatok és átjárások szempontjából.
A tantárgy formátuma
Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
JanusGraph egy grafikus adatbázis a grafikonok tárolására és lekérdezésére, amelyek több százmilliárd vertikumot és szélességet tartalmaznak, amelyek egy többgépcsoporton keresztül terjednek el.
Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy online) olyan mérnökökre irányul, akik nagyon nagy grafikonokat szeretnének feldolgozni, amelyek abnormális tárolást és számítási kapacitást igényelnek.
A képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:
Beállítása és beállítása JanusGraph.
Integrálja JanusGraph több hátsó tárolási rendszerekkel (Cassandra, HBase stb.) és több indexítő szoftver (Elasticsearch, Solr, stb.•
Állítsa be több gépet egy klaszterbe a használathoz JanusGraph.
Kérdezze meg az adatbázist a Gremlin keresési nyelv használatával.
A grafikus adatok feldolgozása skálán, azon túl, amit egy gép biztosíthat.
Támogatja a versenytárs felhasználók ezreit, akik valós idejű grafikus adatokat áthaladnak.
Query grafikus adatok elemzéshez.
A kurzus formája
Interaktív előadás és vita.
Rengeteg gyakorlat és gyakorlat.
Hands-on megvalósítás egy élő laboratóriumi környezetben.
Szakképesítési lehetőségek
Ahhoz, hogy egy személyre szabott képzést kérjen erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a rendezéshez.
A relatív, táblázatos adatbázisok, mint például Oracle és MySQL már régóta az adatok szervezésének és tárolásának szabványa. Azonban az adatok növekvő mérete és folyékonysága megnehezítette ezeknek a hagyományos rendszereknek, hogy hatékonyan végezzék el az adatokkal kapcsolatos nagyon összetett lekérdezéseket. Képzeld el, hogy helyettesítse a sorokon és oszlopokon alapuló adatmegőrzést az objektumokon alapuló adatmegőrzéssel, amelyen keresztül a szervezetek (például egy személy) adatcsomópontként tárolhatók, majd könnyen kereshetők a nagyszámú, többvonalas kapcsolatuk alapján más csomópontokkal. És képzeld el, hogy ezeket a kapcsolatokat és a kapcsolódó objektumokat és tulajdonságokat egy kompakt szintax segítségével kérdezzük meg, akár 20 alkalommal könnyebb, mint SQL. Ez az, amit a grafikus adatbázisok, mint például a neo4j kínálnak.
Ebben az oktató által vezetett, élő gyakorlati képzésben egy élő projektet fogunk létrehozni, és gyakorlatba fogjuk helyezni az adatok modellezésére, kezelésére és hozzáférésére vonatkozó készségeket a neo4j használatával. Összehasonlítjuk és összehasonlítjuk a grafikus adatbázisokat SQL-alapú adatbázisokkal, valamint más NoSQL-adatbázisokkal, és megmagyarázzuk, mikor és hol van értelme mindegyiket az infrastruktúrájukon belül végrehajtani.
A kurzus formája
Nagy hangsúlyt fektet a gyakorlati gyakorlatra. A legtöbb koncepciót minták, gyakorlatok és gyakorlati fejlesztések révén tanulják meg.
This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at developers who wish to use Neo4j AuraDB graph database to build cloud applications with high availability and zero administration.
By the end of this training, participants will be able to:
Set up the necessary development environment to start developing graph database applications with Neo4j AuraDB.
Understand the features, core concepts, and architecture of Neo4j AuraDB.
Learn how to build and scale graph database applications in the cloud.
Enhance cloud security with AuraDB's pre-configured authentication and encryption features.
Blazegraph egy nyílt forráskódú, Java alapú RDF gráf-adatbázis, amely komplex kapcsolatokkal rendelkező adatok tárolására és ábrázolására szolgál. Támogatja a tervrajzokat és az RDF / SPARQL 1.1-et. Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet a Blazegraph segítségével összetett adatokat grafikon formátumban rögzíteni, több mintaalkalmazásból való letöltésre. Minden gyakorlatot gyakorlatilag, élő laboratóriumi környezetben hajtanak végre. A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:
Telepítse és konfigurálja a Blazegraph önálló, fürtözött (opcionális) vagy beágyazott (opcionális) módban
Hozzon létre, teszteljen és telepítsen egy mintaalkalmazást az összetett adatok lekérdezésére a Blazegraph adattárolóban
Tudja meg, hogyan lehet a GPU (grafikus feldolgozó egységet) felhasználni a számítások felgyorsítására
Közönség
Fejlesztők
A tantárgy formátuma
Részleges előadás, részleges beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlat
jegyzet
Ahhoz, hogy igényeljen személyre szabott képzést erre a kurzusra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy megbeszéljünk.
Tiszteletben tartjuk az Ön e-mail címét. Nem fogjuk továbbítani és nem adjuk el a címet más feleknek.
Bármikor megváltoztathatja preferenciáit vagy leiratkozhat.
Néhány ügyfelünk
is growing fast!
We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Hungary!
As a NobleProg Trainer you will be responsible for:
delivering training and consultancy Worldwide
preparing training materials
creating new courses outlines
delivering consultancy
quality management
At the moment we are focusing on the following areas:
Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
SOA, BPM, BPMN
Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
R, Python
Mobile Development (iOS, Android)
LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
You need to have patience and ability to explain to non-technical people
To apply, please create your trainer-profile by going to the link below: